<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[知与谁i的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; i1020]]></copyright><item><title><![CDATA[The Honey Badger of BFT Protocols]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/125133653</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/125133653</guid><author>i1020</author><pubDate>Sun, 05 Jun 2022 16:39:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[异步分布式共识]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[4.4 CBC-MAC]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/104228604</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/104228604</guid><author>i1020</author><pubDate>Sun, 20 Sep 2020 13:19:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录序The Basic Construction
序
 从定理4.6和定理4.8可以得出，可以通过固定长度的伪随机函数构造任意长度message的安全MAC。其基于block ciphers，但效率较低：对于长度为dn的message，block ciphers需要计算4d次(在MAC和Vrfy过程中分别把m分成d组，每组长度为n，同时两个阶段都需要计算t)；tag t的长度超过4dn位（每...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hyperledger Fabric v2.0常见错误以及解决方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/105848872</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/105848872</guid><author>i1020</author><pubDate>Thu, 30 Apr 2020 01:16:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录1.test-network中通道建立失败2.
1.test-network中通道建立失败
问题描述：
解决方法：  执行一遍 ./network.sh down,然后按着顺序接着./network.sh up,./network.sh createChannel就能够成功创建通道了。
2.
问题描述：
**解决方法：**对golang进行了重新安装（又或者是node.js | JDK安装...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[4.2 Message Authentication Codes – Definitions]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/104202111</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/104202111</guid><author>i1020</author><pubDate>Fri, 07 Feb 2020 21:30:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录序：The Syntax of a Message Authtication CodeSecurity of Message Authentication Codes
序：
 Encryption一般并不能解决Message Integrity问题，对于这个问题最常用的工具是Message Authentication Code, MAC，MAC的目标就是检测message是否被敌手篡改。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[统计学习方法 (李航  第2版)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/104199925</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/104199925</guid><author>i1020</author><pubDate>Thu, 06 Feb 2020 18:10:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录第1篇   监督学习第  1 章： 统计学习及监督学习概论第  2 章：感知机第  3 章：k近邻法第  4 章：朴素贝叶斯法第  5 章：决策树第  6 章：逻辑斯谛回归与最大熵模型第  7 章：支持向量机第  8 章：提升方法第  9 章：EM算法及推广第 10 章：隐马尔可夫模型第 11 章：条件随机场第 12 章：监督学习方法总结第2篇：无监督学习第 13 章：无监督学习概论第 1...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Introduction to Modern Cryptography (Second Edition)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/104199701</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/104199701</guid><author>i1020</author><pubDate>Thu, 06 Feb 2020 17:56:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录I. Introduction and Classical Cryptography1. Introduction2. Perfectly Secret EncryptionII. Private-Key (Symmetric) Cryptography3. Private-Key Encryption4. Message Authentication Codes5. Hash Funct...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[4.1 Message Integrity]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/104194330</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/104194330</guid><author>i1020</author><pubDate>Thu, 06 Feb 2020 17:50:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录序：4.1.1 Secrecy VS. Integrity4.1.2 Encryption vs. Message AuthenticationEncryption using stream ciphersEncryption using block ciphers
序：
 Chapter 3 讲的是如何在open communication channel上安全通信，本章讲的是如何使用M...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[1. Introduction]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/103498460</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/103498460</guid><author>i1020</author><pubDate>Wed, 11 Dec 2019 20:29:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录：
  &lt;a id="1"&gt;1.1 Cryptography and Modern Cryptography&lt;/a&gt;
  1.2 The Setting of Private-Key Encryption

  1.3 Historical Ciphers and Their Cryptography

  1.4 Principles of Modern Crypto...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[特征缩放（Feature Scaling）：中心化（零均值化）和标准化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/103234317</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/103234317</guid><author>i1020</author><pubDate>Mon, 25 Nov 2019 10:56:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[引言

   在学习机器学习的时候常听到特征缩放这个词，这其实是机器学习对数据进行预处理的方法，下面我们将会详细的介绍特征缩放，本文包括以下几部分：

    1)：什么是特征缩放？

    2)：为什么需要特征缩放？

    3)：有哪些特征缩放的方法，有什么性质和用途？

    4)：标准化和归一化有什么区别？

如果你对以上问题不是很清楚，...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pycharm新建一个project后，导入第三方类库出错]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/103017454</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/103017454</guid><author>i1020</author><pubDate>Mon, 11 Nov 2019 20:37:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[上次新建完一个新的project时，需要导入第三方类库numpy， 但导入一直出错

后来发现 是集成环境Anaconda没有导入，把它导入到新建project中就行了

步骤如下：



这样就能够导入成功了
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Codeforces Round #582 （3/8）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/100831401</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/100831401</guid><author>i1020</author><pubDate>Sat, 14 Sep 2019 17:35:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[A.题目链接：http://codeforces.com/contest/1213/problem/A

题意：把所有的chips都移动到同一个位置，求花费coins最少的移动方法。移动方法有两种：一是向左或者向右移动两个位置，不花费任何coins，二是向左或向右移动一个位置，花费一个coins。

思路：分别求出奇数位置和偶数位置上chip的数目，取最小值。

代码：


#include...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[LaTex常用包及其功能]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/98525978</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/98525978</guid><author>i1020</author><pubDate>Mon, 05 Aug 2019 22:29:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[关于documentclass的一些知识https://blog.youkuaiyun.com/wei_love_2017/article/details/86617235

LaTex常用包：

1. algorithm：提供了algorithm的环境，这是一个三线表样式的浮动体。

2. algpseudocode：是algorithmicx宏包的一部分，提供了实际排版伪代码的环境。



LaTex常...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CCF 2018-9 题目及解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/87705616</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/87705616</guid><author>i1020</author><pubDate>Sat, 23 Feb 2019 16:07:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[试题编号：
			201809-1
		试题名称：
			卖菜
		时间限制：
			1.0s
		内存限制：
			256.0MB
		问题描述：
			
			问题描述

			　　在一条街上有n个卖菜的商店，按1至n的顺序排成一排，这些商店都卖一种蔬菜。
			　　第一天，每个商店都自己定了一个价格。店主们希望自己的菜价和其他商店的一致，第二天，每一家商店都会根据他自己和相邻商店的价格调整自...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CCF 2018-12 题目及解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/87541947</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/87541947</guid><author>i1020</author><pubDate>Mon, 18 Feb 2019 19:26:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[试题编号：
			201812-1
		试题名称：
			小明上学
		时间限制：
			1.0s
		内存限制：
			512.0MB
		问题描述：
			
			题目背景

			　　小明是汉东省政法大学附属中学的一名学生，他每天都要骑自行车往返于家和学校。为了能尽可能充足地睡眠，他希望能够预计自己上学所需要的时间。他上学需要经过数段道路，相邻两段道路之间设有至多一盏红绿灯。
			　　京州...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[概率论与数理统计：中心极限定理与大数定理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/86578384</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/86578384</guid><author>i1020</author><pubDate>Mon, 21 Jan 2019 17:13:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[中心极限定理：

   定义：给定一个任意分布的总体，每次从总体中抽取n个样本，一共抽m次，然后把这m组抽样分别求出平均值，则平均值的分布接近正态分布。

   具体☞戳，☞戳

大数定理：

    定义：如果统计的数据足够大，那么事物出现的频率就能无限接近它的期望值。

    具体☞戳

区别：

    大数定理是说，n只要越来越大，我们把这n个独立同分布加起来并除以n得到这个样本均值（也...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[概率论与数理统计：六大基本分布及其期望和方差]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/86563908</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/86563908</guid><author>i1020</author><pubDate>Sun, 20 Jan 2019 21:26:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[绪论：

概率论中有六大常用的基本分布，大致可分成两类：离散型（0-1分布、二项分布、泊松分布），连续型（均匀分布、指数分布、正态分布）。

补充：

在进入正文之前先讲一下期望和均值的一些区别：

       期望和均值都具有平均的概念，但期望是指的随机变量总体的平均值，而均值则是指的从总体中抽样的样本的平均值，即前者是理想的均值，而后者则是实际观测出来的数据的均值。例如：对于一个六面的骰子，...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Matlab基础：关于图像的基本操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/86004016</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/86004016</guid><author>i1020</author><pubDate>Mon, 07 Jan 2019 14:55:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[
%% 学习目标：学习关于图像的基本操作

%% 通过抖动来增强图像的的色彩对比度
clear all;
close all;
I = imread('cameraman.tif');%读取灰度图像
BW = dither(I);%通过抖动转换为二值图像来增强图像的色彩对比度
subplot(1,2,1);%将多个图片显示在同一个窗口，subplot(m,n,p)。
imshow(I);
subp...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Matlab基础：图像类型的转换]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/85872010</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/85872010</guid><author>i1020</author><pubDate>Sat, 05 Jan 2019 20:37:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[
%% 学习目标：图像类型的转换

%% 将索引图像转化为RGB图像 
clear all;
close all;
[X,map] = imread('trees.tif','tif');  %读取索引图像
RGB = ind2rgb(X,map);%把索引图像转换成RGB格式。
figure;
imshow(RGB);
%set(gcf,'position',[500,500,600,600])...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[索引图像，RGB图像，灰度图像，二值图像]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/85856092</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/85856092</guid><author>i1020</author><pubDate>Sat, 05 Jan 2019 16:29:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 索引图像

           索引图像包括一个数据矩阵X和一个颜色映射（调色板）矩阵map。

           数据矩阵X可以有uint8，uint16或double类型的。颜色映射矩阵map是一个N*3的数据阵列，其中每个元素都是位于[0,1]之间的double类型。map矩阵每一行有3列，分别表示红色（R），绿色（G）和蓝色（B）。每个像素的颜色通过X中的颜色值作为map中的下...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[灰度数据表示（为什么要除255）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/85782010</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i1020/article/details/85782010</guid><author>i1020</author><pubDate>Fri, 04 Jan 2019 16:16:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[灰度数据表示有两种方法：

         1、 uint8类型

          2、double类型

其中uint8类型数据的取值范围为 [0,255]，而double类型数据的取值范围为[0,1]，两者正好相差255倍。

对于double类型数据，其取值大于1时，就会表示为白色，不能显示图像的信息，故当运算数据类型为double时，为了显示图像要除255。...]]></description><category></category></item></channel></rss>